在人工智能领域，DeepSeek 再次以惊人的速度和创新能力引起了广泛关注。这家公司在不到一个月的时间里，再次发布了新一代的大语言模型 DeepSeek-R1，并宣布开源。这一举动无疑给全球 AI 圈带来了一次巨大的震动。
DeepSeek 在 2024 年底发布了其新一代大语言模型 V3，并同样选择了开源。当时的测试结果已经显示，V3 在多项评测中超越了一些主流的开源模型，甚至能够与 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5 等顶尖模型相媲美，同时还具备显著的成本优势。
与 V3 相比，DeepSeek-R1 不仅延续了高性价比的优势，更在技术上实现了显著的提升。据称，R1 仅用十分之一的成本就达到了 GPT-o1 级别的性能，并且同样是一款开源模型。这一消息无疑为 AI 开发者和研究者们带来了福音。
那么，DeepSeek-R1 究竟是什么？
DeepSeek-R1，全称深度求索智能助手，是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款人工智能助手。它专注于通过自然语言交互，为用户提供精准、高效的信息服务与解决方案。这款智能助手基于先进的深度学习技术和多领域知识库，能够处理复杂问题、生成创意内容，并适配多样化的场景需求。
DeepSeek-R1 具有以下几个显著的特点：
- 多语言与多领域支持：它覆盖了科技、教育、文化、生活等广泛领域，并支持包括中文和英文在内的多语言交互。
- 实时信息整合：R1 可以联网搜索最新的信息，并结合其内置的知识库，为用户提供动态更新的答案（这一功能需要在联网模式下使用）。
- 逻辑与推理能力：这款 AI 助手擅长数学计算、代码编写、数据分析等需要逻辑处理的场景。
- 隐私与安全：DeepSeek 承诺，用户的对话内容默认不存储，严格遵循行业规范，保护用户隐私。
- 个性化交互：R1 支持上下文理解与长对话，能够根据用户的需求调整回复风格，例如选择简洁或详细、正式或幽默等。
DeepSeek-R1 的官方网站是 https://chat.deepseek.com/ 。
据介绍，R1 模型在技术上实现了一项重要的突破：它采用了纯深度学习的方法，让 AI 自发涌现出推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，R1 的性能可以比肩 OpenAI 的 o1 模型正式版，同时延续了 DeepSeek 公司一贯的高性价比优势。
更令人惊讶的是，深度求索公司 R1 模型的训练成本仅为 560 万美元，远低于 OpenAI、谷歌等美国科技巨头在人工智能技术上投入的数亿美元乃至数十亿美元。那么，DeepSeek 究竟是如何实现这一突破的呢？
英伟达 GEAR Lab 项目负责人 Jim Fan 在社交媒体上提到，DeepSeek-R1 通过硬编码规则计算出的真实奖励来进行训练，从而避免了使用任何容易被破解的学习奖励模型。Jim Fan 甚至认为，DeepSeek 做了 OpenAI 本来应该做的事情，那就是开源。
在 o1 推出之后，推理强化成为了业界最关注的方法之一。一般来说，一个模型在训练过程中只会尝试一种固定的训练方法来提升推理能力。而 DeepSeek 团队在 R1 的训练过程中，直接一次性实验了三种截然不同的技术路径：直接强化学习训练（R1-Zero）、多阶段渐进训练（R1）和模型蒸馏，并且都取得了成功。其中最让人激动的，还是直接强化学习这个路径，因为 DeepSeek-R1 是首个证明这一方法有效的模型。
DeepSeek 的出色表现，很大程度上源于其架构设计的创新，其中备受关注的 MoE（混合专家架构）大幅提升了资源利用效率。MoE 的工作方式类似于将一个大型会议拆分成多个小组会议，每个小组专注于解决特定的问题，从而更高效地利用资源。
相比之下，大型公司通常拥有大量的算力资源，为了快速取得成果，它们倾向于选择传统、稳妥的路线来开发产品。像 OpenAI 这样的行业领导者，自然希望行业按照其探索的路径发展，以保持其领先地位。
而 DeepSeek 作为一家后起之秀，资源有限，只能通过技术创新来提升模型的能力，最终实现了弯道超车。
那么，DeepSeek 到底有多优秀呢？在多项测试中，DeepSeek-R1 的性能与 OpenAI 的模型相当，各有千秋，但是训练和使用成本却只有 OpenAI 的 5%，两者之间相差 20 倍。
接下来，让我们通过一些实际操作来体验一下 DeepSeek-R1 的性能。
1、文案创作
我使用 DeepSeek-R1 来创作一段关于人工智能的文案。
创作结果如下：
[文案创作结果图片]
2、代码编写
我要求 DeepSeek-R1 编写一段 Python 代码，用于实现一个简单的计算器。
完成效果如下：
[代码编写结果图片]
3、逻辑推理
我上传了 2024 年高考数学的一道题，让 DeepSeek-R1 来解答。
题目如下：
[高考数学题图片]
DeepSeek-R1 的反馈如下：
[解题结果图片]
4、惊喜！
在解答数学题的过程中，R1 模型会进行深度思考，并且思考时间比较长。但是，它详细的思考过程令人印象深刻。它的逻辑推理能力非常强大！
[深度思考过程图片]
小技巧
与其他 AI 模型不同，DeepSeek-R1 不太依赖提示词，使用自然语言反而更能让它理解你的意图。
[自然语言提示图片]
经过几天的深度体验，我总结了三个提示词句式，供大家参考。
心法一：角色穿越术——给 AI 一个精准人设
- ✨ 黄金句式： “你现在是精通[领域]的[角色]，请用[风格]的风格帮我解决[问题]”
- 🔥 实操案例：
- ▷ 情感导师版：“你现在是甄嬛传十级学者，用华妃怼人语气写段劝删渣男微信的台词”
- ▷ 职场生存版：“你现在是精通劳动法的阴阳 HR，用表面夸赞实则拒绝的话术帮我回绝加班需求”
- 💡 进阶技巧： 人设越具体，效果越惊艳！试试叠加"从业 10 年的资深律师 + 擅长讲相声的天津人"这类跨界组合，AI 会给你意想不到的惊喜回复。
心法二：痛点爆破术——像产品经理一样提需求
- ✨ 黄金句式： “我要实现[目标]，目前有[资源/条件]，但存在[阻碍]，请给出[解决方案]”
- 🔥 实操案例：
- ▷ 创业避坑版：“在五线小城开螺蛳粉店，预算 3 万，周边 3 家竞品，如何用差异化策略突围？”
- ▷ 社交话术版：“想优雅拒绝同事借钱，需要 5 条让对方知难而退又不伤和气的微信模板”
- 💡 避坑指南： 像对接乙方一样给足背景信息，越详细越容易得到靠谱方案。记住这个要素公式：目标 + 资源 + 障碍 = 精准答案。
心法三：反套路拆解法——三步破解刁钻问题
- ✨ 黄金句式： “如果遇到[情况]，你会如何应对？请分三步说明，每步需包含一个隐藏陷阱及破解策略”
- 🔥 实操案例：
- ▷ 职场 PUA 版：“老板要求 24 小时做 100 张海报，如何体面破局？”
- ▷ 亲子教育版：“孩子说’考不好就去死’，怎样回应既保护心理又纠正认知？”
- 💡 思维训练： 这种提问法能逼出 AI 的深度思考，特别适合处理两难问题。得到的不仅是答案，更是解决问题的思维框架！
在 DeepSeek 席卷全球几天之后，网上已经出现了一波复现 DeepSeek 的狂潮。
UC 伯克利、港科大、Hugging Face 等纷纷成功复现 DeepSeek-R1，他们只用强化学习，没有监督微调，仅用 30 美元就能见证「啊哈时刻」！全球 AI 大模型，或许正在进入下一分水岭。
AI大模型学习路线
如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！
扫描下方csdn官方合作二维码获取哦！
[图片]
这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
[图片] 第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
100套AI大模型商业化落地方案
[图片]
大模型全套视频教程
[图片]
200本大模型PDF书籍
[图片]
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
LLM面试题合集
[图片]
大模型产品经理资源合集
[图片]
大模型项目实战合集
[图片]
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
[图片]
[图片]
AI大模型学习资料领取
[图片] 微信名片
[图片]
